m - 1) s2e= f (1; 86 - 6 - 1) 13123967.15=166126.17
Оцінка середньоквадратичного відхилення (стандартна помилка для оцінки Y):
S= r (S2)= r (166126.17)=407.59
Знайдемо оцінку ковариационной матриці вектора k=S (XTX) - 1
313.710.12-5.03-4.57-45.98-20.88-14.810.120.000991-0.004310.00518-0.01710.00227-0.0155-5.03-0.004310.14-0.170.370.150.0747-4.570.00518-0.171.810.35-1.29-0.54-45.98-0.01710.370.3529.9615.22.16-20.880.002270.15-1.2915.228.781.19-14.81-0.01550.0747-0.542.161.197.58
Дисперсії параметрів моделі визначаються співвідношенням S2i=Kii, тобто це елементи, що лежать на головній діагоналі
Показники тісноти зв'язку факторів з результатом.
Якщо факторні ознаки різні за своєю сутністю і (або) мають різні одиниці виміру, то коефіцієнти регресії bj при різних факторах є непорівнянними. Тому рівняння регресії доповнюють сумірними показниками тісноти зв'язку фактора з результатом, що дозволяють ранжувати фактори за силою впливу на результат.
До таких показників тісноти зв'язку відносять: приватні коефіцієнти еластичності,? - коефіцієнти, приватні коефіцієнти кореляції.
Приватні коефіцієнти еластичності.
З метою розширення можливостей змістовного аналізу моделі регресії використовуються приватні коефіцієнти еластичності, які визначаються за формулою:
EQ Ei=bi f ( x to (x) i; x to (y))
Приватний коефіцієнт еластичності показує, наскільки відсотків в середньому змінюється ознака-результат у зі збільшенням ознаки-фактора хj на 1% від свого середнього рівня при фіксованому становищі інших чинників моделі.
E1=- 1.39 f (72; 1004.64)=- 0.0996
Приватний коефіцієнт еластичності | E1 | lt; 1. Отже, його вплив на результативну ознаку Y незначно.
E2=27.81 f (43.62; 1004.64)=1.21
Приватні коефіцієнт еластичності | E2 | gt; 1. Отже, він істотно впливає на результативний ознака Y.
E3=- 20.91 f (7.27; 1004.64)=- 0.15
Приватний коефіцієнт еластичності | E3 | lt; 1. Отже, його вплив на результативну ознаку Y незначно.
E4=- 246.78 f (0.59; 1004.64)=- 0.15
Приватний коефіцієнт еластичності | E4 | lt; 1. Отже, його вплив на результативну ознаку Y незначно.
E5=- 188.75 f (0.42; 1004.64)=- 0.0786
Приватний коефіцієнт еластичності | E5 | lt; 1. Отже, його вплив на результативну ознаку Y незначно.
E6=- 153.7 f (1.95; 1004.64)=- 0.3
Приватний коефіцієнт еластичності | E6 | lt; 1. Отже, його вплив на результативну ознаку Y незначно.
Стандартизовані приватні коефіцієнти регресії.
Стандартизовані приватні коефіцієнти регресії -? - коефіцієнти (? j) показують, на яку частину свого середнього квадратичного відхилення S (у) зміниться ознака-результат y зі зміною відповідного фактора хj на величину свого середнього квадратичного відхилення ( Sхj) при незмінному впливі інших факторів (входять в рівняння).
За максимальному? j можна судити, який чинник сильніше впливає на результат Y.
За коефіцієнтами еластичності і? - коефіцієнтам можуть бути зроблені протилежні висновки. Причини цього: а) варіація одного фактора дуже велика; б) різноспрямований вплив факторів на результат.
Коефіцієнт? j може також інтерпретуватися як показник прямого (безпосереднього) впливу j-ого фактора (xj) на результат (y). Під множинної регресії j-ий фактор надає не тільки пряме, а й непряме (опосередковане) вплив на результат (тобто вплив через інші фактори моделі).
Непрямий вплив вимірюється величиною:? ? irxj, xi, де m - число факторів у моделі. Повний вплив j-ого фактора на результат рівне сумі прямого і непрямого впливів вимірює коефіцієнт лінійної парної кореляції даного чинника і результату - rxj, y.
Так для нашого прикладу безпосередній вплив фактора x1 на результат Y в рівнянні регресії вимірюється? j і становить - 0.227; непряме (опосередковане) вплив даного чинника на результат визначається як:
rx1x2? 2=0.329 * 0.404=0.1332
Порівняльна оцінка впливу аналізованих факторів на результативний ознака.
. Порівняльна оцінка впливу аналізованих факторів на результати?? ний ознака виробляється:
середнім коефіцієнтом еластичності...
